Las computadoras de placa única (SBC) son muy populares entre los aficionados y los aficionados por igual, ofrecen una gran cantidad de funciones en un factor de forma muy pequeño. Un SBC tiene la CPU, GPU, memoria, puertos IO, etc. en una pequeña placa de circuito y los usuarios pueden agregar funcionalidad agregando nuevos dispositivos al Puertos GPIO. Algunos de los SBC más populares incluyen el Frambuesa pi y Arduino familia de productos.
Sin embargo, existe una demanda creciente de SBC que se pueden utilizar para aplicaciones de computación de borde como la Inteligencia Artificial (AI) o el Aprendizaje Profundo (DL) y hay bastantes. La siguiente lista consta de algunos de los mejores SBC que se han desarrollado para la informática de borde.
La lista no está en ningún orden particular de clasificación. Algunos enlaces aquí son enlaces de afiliados. Lea nuestra política de afiliados.
1. Familia Nvidia Jetson
Nvidia tiene una gran variedad de SBC que se adaptan tanto a los desarrolladores de IA como a los aficionados. Su línea de “Kits para desarrolladores de Jetson”Son algunos de los SBC más potentes y económicos disponibles en el mercado. A continuación se muestra una lista de sus ofertas.
Nvidia Jetson Nano Developer Kit
A partir de $ 59, el Jetson Nano es el SBC más barato de la lista y ofrece una buena relación precio / rendimiento. Puede ejecutar múltiples redes neuronales junto con otras aplicaciones, como detección de objetos, segmentación, procesamiento de voz y clasificación de imágenes.
El Jetson Nano está dirigido a entusiastas de la IA, aficionados y desarrolladores que quieran realizar proyectos mediante la implementación de IA.
El Jetson Nano se ofrece en dos variantes: 4 GB y 2 GB. Las principales diferencias entre los dos son el precio, la capacidad de RAM y los puertos IO que se ofrecen. La variante de 4 GB se muestra en la imagen de arriba.
Especificaciones clave
- UPC: ARM A57 de cuatro núcleos a 1,43 GHz
- GPU: NVIDIA Maxwell de 128 núcleos
- Memoria: LPDDR4 de 4 GB de 64 bits a 25,6 GB / so 2 GB LPDDR4 de 64 bits a 25,6 GB / s
- Almacenamiento: soporte de tarjeta microSD
- Monitor: HDMI y puerto de pantalla o HDMI
| Avance | Producto | Precio | |
|---|---|---|---|
| Kit de desarrollador NVIDIA Jetson Nano 2GB (945-13541-0000-000) | $ 145,97 | Comprar en Amazon |
Kit de desarrollador Nvidia Jetson Xavier NX
El Jetson Xavier NX es un paso adelante del Jetson Nano y está dirigido más a los fabricantes de equipos originales, las empresas emergentes y los desarrolladores de inteligencia artificial.
El Jetson Xavier NX está diseñado para aplicaciones que necesitan una potencia de procesamiento de IA más seria que una oferta de nivel de entrada como el Jetson Nano simplemente no puede ofrecer. El Jetson Xavier NX se ofrece en 386,99 USD.
Especificaciones clave
- UPC: CPU NVIDIA Carmel ARM v8.2 de 64 bits de 6 núcleos
- GPU: Arquitectura NVIDIA Volta con 384 núcleos NVIDIA CUDA y 48 núcleos Tensor
- Acelerador DL: 2x motores NVDLA
- Acelerador de visión: Procesador de visión VLIW de 7 vías
- Memoria: LPDDR4x de 8 GB y 128 bits a 51,2 GB / s
- Almacenamiento: soporte microSD
- Monitor: Puerto de pantalla y HDMI
| Avance | Producto | Precio | |
|---|---|---|---|
| Kit de desarrollador NVIDIA Jetson Xavier NX (812674024318) | $ 1,500.00 | Comprar en Amazon |
Kit de desarrollador Nvidia Jetson AGX Xavier
El Jetson AGX Xavier es el producto estrella de la familia Jetson, está destinado a ser implementado en servidores y aplicaciones de robótica de inteligencia artificial en industrias como la fabricación, el comercio minorista, el automóvil, la agricultura, etc.
Entrando en $ 694.91, el Jetson AGX Xavier no está diseñado para principiantes, está destinado a desarrolladores que desean un rendimiento informático de borde de primer nivel a su disposición y para empresas que desean una buena escalabilidad para sus aplicaciones.
Especificaciones clave
- UPC: CPU ARM v8.2 de 8 núcleos y 64 bits
- GPU: GPU Volta de 512 núcleos con núcleos tensores
- Acelerador DL: 2x motores NVDLA
- Acelerador de visión: Procesador de visión VLIW de 7 vías
- Memoria: LPDDR4x de 32 GB y 256 bits a 137 GB / s
- Almacenamiento: 32 GB eMMC 5.1 y zócalo de tarjeta uSD / UFS para expansión de almacenamiento
- Monitor: HDMI 2.0
| Avance | Producto | Precio | |
|---|---|---|---|
| Kit de desarrollador NVIDIA Jetson AGX Xavier (32 GB) | $ 2,000.00 | Comprar en Amazon |
2. ROCK Pi N10
El ROCK Pi N10, desarrollado por Radxa es la segunda oferta más barata de esta lista con su variante básica en $ 99, su variante tope de gama viene en $ 169,
El ROCK Pi N10 está equipado con una NPU (Unidad de procesamiento neuronal) que lo ayuda a procesar cargas de trabajo de inteligencia artificial / aprendizaje profundo con facilidad. Ofrece hasta 3 TOPS (Tera Operations Per Second) de rendimiento.
Se ofrece en tres variantes, a saber, ROCK Pi N10 Modelo A, ROCK Pi N10 Modelo B, ROCK Pi N10 Modelo C, las únicas diferencias entre estas variantes son el precio, la RAM y las capacidades de almacenamiento.
El ROCK Pi N10 está disponible para su compra a través de Estudio Seeed.
Especificaciones clave
- UPC: RK3399Pro con 2 núcleos Cortex-A72 a 1.8 GHz y 4 núcleos Cortex-A53 a 1.4 GHz
- GPU: Malí T860MP4
- NPU: Admite computación de 8 bits / 16 bits con hasta 3.0 TOPS de potencia informática
- Memoria: LPDDR3 de 4 GB / 6 GB / 8 GB de 64 bits a 1866 Mb / s
- Almacenamiento: EMMC de 16 GB / 32 GB / 64 GB
- Monitor: HDMI 2.0
3. BeagleBone AI
La IA de BeagleBone es BeagleBoard.orgEl SBC de código abierto está destinado a cerrar la brecha entre los SBC pequeños y las computadoras industriales más potentes. El hardware y el software de BeagleBoard son completamente de código abierto.
Está diseñado para su uso en la automatización de hogares, industrias y otros casos de uso comercial. Tiene un precio de ~ $ 110, el precio varía según los distribuidores. Para obtener más información, consulte su página web.
Especificaciones clave
- UPC: Texas Instrument AM5729 con ARM Cortex-A15 de doble núcleo a 1,5 GHz
- Coprocesador: 2 x ARM Cortex-M4 de doble núcleo
- DSP: 2 x VLIW de coma flotante C66x
- VÍSPERA: 4 x motores de visión integrados
- GPU: PowerVR SGX544
- RAM: 1 GB
- Almacenamiento: EMMC de 16 GB
- Monitor: microHDMI
| Avance | Producto | Precio | |
|---|---|---|---|
| | BeagleBone AI | $ 116,99 | Comprar en Amazon |
4. BeagleV
El BeagleV es el último lanzamiento de la lista, es un SBC que ejecuta Linux de fábrica y tiene un RISC-V UPC.
Es capaz de ejecutar aplicaciones informáticas de borde sin esfuerzo, para saber más sobre BeagleV, consulte nuestra cobertura del lanzamiento.
El BeagleV obtendrá dos variantes, una variante de RAM de 4 GB y una variante de RAM de 8 GB. Los precios comienzan en $ 119 para el modelo base y $ 149 para el modelo de 8 GB de RAM, se puede reservar mediante su página web.
Especificaciones clave
- UPC: RISC-V U74 de 2 núcleos a 1,0 GHz
- DSP: Vision DSP Tensilica-VP6
- Acelerador DL: Motor NVDLA de 1 núcleo
- NPU: Motor de red neuronal
- RAM: SDRAM LPDDR4 de 4 GB / 8 GB (2 x 4 GB)
- Almacenamiento: ranura microSD
- Monitor: HDMI 1.4
5. HiKey970
HiKey970 es 96 tableros primer SBC diseñado para aplicaciones de computación de borde y es la primera plataforma NPU AI dedicada del mundo.
El HiKey970 cuenta con una CPU, GPU y una NPU para acelerar el rendimiento de la IA, también se puede utilizar para entrenar y construir modelos DL (Deep Learning).
El HiKey970 tiene un precio de $ 299 y se puede comprar en su tienda oficial.
Especificaciones clave
- SoC: HiSilicon Kirin 970
- UPC: ARM Cortex-A73 de 4 núcleos a 2,36 GHz y ARM Cortex-A53 de 4 núcleos a 1,8 GHz
- GPU: BRAZO Mali-G72 MP12
- RAM: LPDDR4X de 6 GB a 1866 MHz
- Almacenamiento: MicroSD UFS 2.1 de 64 GB
- Monitor: Puerto HDMI y MIPI / LCD de 4 líneas
6. Junta de desarrollo de Google Coral
Coral Dev Board es el primer intento de Google de un SBC dedicado a la informática de punta. Es capaz de realizar inferencias de aprendizaje automático (ML) de alta velocidad y es compatible con TensorFlow Lite y AutoML Vision. Edge.
El tablero tiene un precio de $ 129.99 y está disponible a través de Sitio web oficial de Coral.
Especificaciones clave
- UPC: SoC NXP i.MX 8M (4 núcleos Cortex-A53, Cortex-M4F)
- Acelerador de ML: Google Edge Coprocesador de TPU
- GPU: Gráficos GC7000 Lite integrados
- RAM: LPDDR4 de 1 GB
- Almacenamiento: Ranura eMMC y microSD de 8 GB
- Monitor: HDMI 2.0a, conector FFC de 39 pines para pantalla MIPI-DSI (4 carriles) y conector FFC de 24 pines para cámara MIPI-CSI2 (4 carriles)
7. Google Coral Dev Board Mini
El Coral Dev Board Mini es el sucesor del Coral Dev Board, incluye más potencia de procesamiento en un factor de forma más pequeño y un precio más bajo de $ 99.99.
El Coral Dev Board Mini se puede comprar en su tienda web oficial.
Especificaciones clave
- UPC: SoC MediaTek 8167s (Arm Cortex-A35 de 4 núcleos)
- Acelerador de ML: Google Edge Coprocesador de TPU
- GPU: IMG PowerVR GE8300
- RAM: LPDDR3 de 2 GB
- Almacenamiento: EMMC de 8 GB
- Monitor: micro HDMI (1.4), conector FFC de 24 pines para cámara MIPI-CSI2 (4 carriles) y conector FFC de 24 pines para pantalla MIPI-DSI (4 carriles)
| Avance | Producto | Precio | |
|---|---|---|---|
| Google Coral Dev Board Mini | 135,00 $ | Comprar en Amazon |
Pensamientos finales
Hay un SBC disponible en todos los rangos de precios para aplicaciones informáticas de borde. Algunos son simplemente básicos, como el Nvidia Jetson Nano o el BeagleBone AI y algunos son modelos orientados al rendimiento como el BeagleV y Nvidia Jetson AGX Xavier.
Si está buscando algo más universal, puede consultar nuestro artículo sobre alternativas de Raspberry Pi que podrían ayudarlo a encontrar un SBC adecuado para su caso de uso.
Si me perdí algún SBC dedicado para el cómputo de borde, no dude en hacérmelo saber en los comentarios a continuación.
Información del autor: Sourav Rudra es un entusiasta de FOSS al que le encantan las plataformas de juegos y la construcción de estaciones de trabajo.
